Nel campo dell'apprendimento automatico, l'obiettivo della classificazione statistica è utilizzare le caratteristiche di un oggetto per identificare a quale classe (o gruppo) appartiene. Un classificatore lineare realizza ciò prendendo una decisione di classificazione basata sul valore di una combinazione lineare delle caratteristiche. Le caratteristiche di un oggetto sono anche conosciute come valori di caratteristiche e sono tipicamente presentate alla macchina in un vettore chiamato vettore di caratteristiche. Questi classificatori funzionano bene per problemi pratici come la classificazione dei documenti e, più in generale, per problemi con molte variabili (caratteristiche), raggiungendo livelli di accuratezza paragonabili ai classificatori non lineari mentre richiedono meno tempo per allenarsi ed essere usati.